基于视觉深度感知的机械手目标抓取路径智能规划方法

本发明公开了基于视觉深度感知的机械手目标抓取路径智能规划方法，包括如下步骤：获取抓取目标点云数据并预处理生成结构化点云数据集合；执行SuperPoint划分与邻接关系构建，生成SuperPoint图结构；构建多组动作引导图并嵌入至SPGNet注意机制，形成改进型SPGNet结构；输入结构化点云数据，提取节点特征与抓取响应，生成抓取候选区域与排序结果；根据排序结果确定抓取点坐标与抓取姿态参数；结合机械臂末端位姿执行路径搜索与障碍预测，生成抓取路径轨迹数据；抓取过程中采集新点云，调用结构拓扑自适应更新单元重构图结构，输出最终控制指令。本发明实现了复杂环境下机械手高精度抓取与路径自适应控制，有效提升动态操作稳定性。